Seu Template de Dados de Onboarding de Clientes KYC

Este atributo registra a data e hora precisas em que uma atividade específica começou. Fornece a ordem cronológica necessária para reconstruir o fluxo do processo e é essencial para todas as análises baseadas em tempo.

No Process Mining, o horário de início é usado para calcular a duração das atividades, o tempo de espera entre elas e o tempo de ciclo geral do case. Forma a espinha dorsal temporal do Event Log e é crítico para análise de desempenho e gargalos.

Este timestamp é crítico para ordenar os eventos cronologicamente e calcular todas as métricas baseadas em tempo, como tempos de ciclo e durações.

Localizado na trilha de auditoria ou log de eventos do Fenergo, geralmente como 'Timestamp', 'StartDate' ou 'CreationDate'.

O Nome da Atividade descreve uma única etapa ou marco na jornada de onboarding do cliente, como 'Triagem Inicial Realizada' ou 'Solicitação Aprovada'. Esta sequência de atividades forma a base do mapa de processo.

Analisar este atributo permite a visualização do fluxo do processo, a identificação de caminhos comuns ou alternativos e a medição da frequência de cada etapa. É fundamental para entender quais ações estão sendo executadas e em que ordem.

Este atributo define as etapas do processo, permitindo a criação de um mapa de processo e a análise do fluxo e variações.

Esta informação é normalmente encontrada nas tabelas de workflow ou audit log do Fenergo, associada a transições de estado do case ou conclusões de tarefas.

A Solicitação do Cliente é o identificador central que agrupa todas as atividades e eventos relacionados ao processo de onboarding de KYC de um único cliente. Ela permite o rastreamento de ponta a ponta de uma solicitação, desde o envio inicial até a resolução final, seja aprovada, rejeitada ou encerrada.

No Process Mining, este atributo é fundamental para reconstruir a jornada completa de cada solicitação. Ele permite a análise de fluxos de processos, tempos de ciclo, variações e gargalos para cada solicitação, proporcionando uma visão clara de como os cases individuais são tratados.

Este é o Case ID essencial que conecta todos os eventos relacionados, tornando possível analisar o processo de onboarding de ponta a ponta.

Esta é normalmente a chave primária na entidade central de gestão de cases ou de gestão do ciclo de vida do cliente do Fenergo.

Este atributo identifica o sistema de origem dos dados do evento. Para este processo, será consistentemente o Fenergo, mas em conjuntos de dados mistos, ajuda a diferenciar as fontes de dados.

Seu uso principal na análise é filtrar dados de sistemas específicos ou verificar a procedência dos dados. Garante clareza em ambientes onde dados de múltiplos sistemas podem ser combinados para uma visão holística do processo.

Identifica a origem dos dados, algo essencial para governança, validação e para garantir que a análise use a fonte correta.

Geralmente um valor estático adicionado na extração para rotular a origem dos registros.

Este atributo registra a data e a hora da atualização de dados mais recente. Fornece contexto sobre o quão atualizados estão os dados analisados e é importante para entender o imediatismo dos insights.

Em dashboards e relatórios, esta informação é usada para informar os usuários sobre a atualidade dos dados. Ajuda a gerenciar expectativas sobre se a análise reflete operações em tempo real ou um recorte histórico.

Fornece contexto crucial sobre a atualização dos dados, garantindo que os usuários saibam o quão recente é a análise do processo.

Este valor é gerado e marcado no conjunto de dados durante o processo de extração e carga de dados (ETL).

A Data Alvo do SLA representa o prazo acordado para a conclusão de todo o processo de onboarding de uma solicitação de cliente. É um benchmark crítico em relação ao qual o desempenho real é medido.

Este atributo é essencial para o dashboard de 'Monitoramento de Conformidade de SLA' e para calcular o KPI 'Taxa de Conformidade de SLA'. Ele permite a gestão proativa de cases em risco de violar o SLA e ajuda a priorizar o trabalho.

Define a data prevista de conclusão, o que é fundamental para monitorar SLAs e priorizar casos atrasados.

Esta data é frequentemente calculada com base na data de envio da solicitação e nas regras de negócio configuradas no módulo de gestão de SLA do Fenergo.

Este atributo fornece o contexto organizacional para o usuário que realizou uma atividade, como 'Conformidade', 'Operações de Onboarding' ou 'Vendas'. Muitas vezes é derivado das informações do perfil do usuário.

Esta dimensão é crucial para analisar as transferências de processos entre diferentes departamentos e identificar gargalos multifuncionais. Suporta diretamente o dashboard 'Staff Activity Distribution', permitindo a agregação do trabalho por equipe ou nível de departamento.

Permite analisar o desempenho por departamento, destacando passagens de bastão entre áreas, atrasos e a distribuição da carga de trabalho.

Isso pode precisar ser consultado em uma tabela separada de dados mestres de usuários ou RH usando o ID 'InitiatingUser'. O Fenergo também pode armazenar isso como parte do perfil do usuário.

Este atributo registra a data e hora precisas em que uma atividade específica terminou. Ele complementa o horário de início para definir a duração ativa de uma tarefa.

No Process Mining, o horário de término é usado com o horário de início para calcular o tempo de processamento de cada atividade. Isso é essencial para identificar quais etapas do processo consomem mais tempo e para analisar a eficiência dos recursos.

Permite calcular o tempo de processamento das atividades, base para identificar tarefas lentas e gargalos de performance.

Localizado na trilha de auditoria ou tabelas de histórico do Fenergo, geralmente como 'EndDate', 'CompletionDate', ou derivado do início do evento seguinte.

O Risk Score é uma medida quantitativa do risco potencial associado a um cliente, calculado com base em vários fatores, como jurisdição, setor e resultados de triagem. O motor de regras do Fenergo geralmente calcula essa pontuação.

Este atributo permite a correlação entre níveis de risco e comportamento do processo. Por exemplo, a análise pode revelar se clientes de alto risco têm tempos de ciclo mais longos ou exigem mais intervenção manual, o que é útil para o dashboard 'Risk & Compliance Review Deep Dive'.

Quantifica o risco do cliente, permitindo analisar como os níveis de risco impactam a duração do processo, o retrabalho e os resultados.

Este é um resultado principal do módulo de Avaliação de Risco do Cliente do Fenergo. Ele é armazenado no case ou na entidade cliente.

Este atributo indica a disposição da solicitação ao final do processo ou seu estado atual, se estiver em andamento. Valores comuns incluem 'Aprovado', 'Rejeitado' ou 'Em andamento'.

Esta é uma dimensão crítica para a análise de resultados. Permite filtrar e comparar fluxos de processos com base no resultado final, o que é essencial para o dashboard 'Application Rework and Rejection' e para o cálculo de KPIs como a Taxa de Rejeição de Solicitações.

Define o desfecho de um caso, permitindo comparar os caminhos de solicitações aprovadas vs. rejeitadas e entender as taxas de sucesso.

Este é normalmente o status final registrado na entidade do case no sistema de gestão de cases do Fenergo.

Este atributo identifica o funcionário ou usuário de sistema específico responsável pela execução de uma determinada tarefa ou evento. Pode ser um ID de usuário exclusivo, um nome ou uma função.

Analisar por usuário ajuda a entender a distribuição da carga de trabalho, o desempenho individual e a identificar necessidades de treinamento. É fundamental para o dashboard 'Staff Activity Distribution' e para detalhar atividades realizadas por indivíduos ou equipes específicas.

Rastreia qual usuário realizou uma ação, permitindo a análise da distribuição de carga de trabalho, desempenho da equipe e alocação de recursos.

Esta informação é geralmente armazenada nos logs de auditoria ou tabelas de histórico de tarefas do Fenergo junto com os detalhes do evento, muitas vezes como 'UserID', 'UserName' ou 'ModifiedBy'.

Este atributo identifica a fonte de envio da solicitação, por exemplo, via portal online, agência física ou através de um gerente de relacionamento. A fonte pode influenciar a qualidade dos dados e os requisitos de processamento.

Esta dimensão é usada no dashboard 'Application Source & Type Efficiency' para comparar o desempenho de diferentes canais. Ajuda as empresas a entender quais canais são mais eficientes e quais podem exigir otimização de processos.

Identifica a origem das solicitações, permitindo analisar a eficiência, o custo e a experiência por canal.

Esta informação pode ser capturada em um formulário inicial de entrada de dados no Fenergo ou transferida de um sistema anterior.

Este atributo diferencia as tarefas executadas automaticamente pelo sistema (ex: triagem inicial, verificações de sistema) daquelas realizadas manualmente por um usuário. Isso geralmente é determinado verificando se o usuário executor é uma conta de sistema ou de serviço.

Analisar este sinalizador é crucial para entender o nível de automação do processo. Ajuda a quantificar o impacto da automação na eficiência, custo e velocidade, além de identificar oportunidades para automação adicional.

Diferencia atividades humanas de automáticas, o que é vital para analisar o potencial de automação e custos de recursos.

Isso é normalmente derivado com base no campo 'InitiatingUser'. Uma lista de IDs de usuários de sistema conhecidos é usada para definir este sinalizador como verdadeiro.

Este atributo identifica atividades que representam um retrocesso no processo, como retornar à 'Revisão de Documentos' após o início de uma 'Revisão de Conformidade', ou qualquer ocorrência de 'Solicitação de Informações Adicionais'.

Identificar retrabalho é fundamental para entender a ineficiência e o atrito no processo. Este sinalizador permite o cálculo direto do KPI 'Taxa de Loop de Retrabalho' e ajuda a visualizar e quantificar o impacto de etapas repetitivas e desnecessárias no fluxo do processo.

Destaca loops de retrabalho ineficientes, ajudando a quantificar o desperdício e melhorar os índices de acerto de primeira.

Este sinalizador é derivado usando técnicas de Process Mining que analisam a sequência de atividades. Por exemplo, se a 'Atividade A' for seguida pela 'Atividade B' e depois a 'Atividade A' aparecer novamente para o mesmo case, a segunda 'Atividade A' é retrabalho.

Este atributo é um indicador binário de desempenho de SLA para um case concluído. É definido como 'verdadeiro' se o timestamp da atividade final de fechamento for igual ou anterior à 'SlaTargetDate', e 'falso' caso contrário.

Este campo calculado simplifica o monitoramento e o reporte de SLA. Permite a agregação fácil para calcular o KPI geral de 'Taxa de Conformidade de SLA' e a filtragem para analisar as características do processo de cases conformes versus não conformes.

Mede diretamente a performance de SLA, facilitando o cálculo da taxa de adesão e a filtragem de casos não conformes.

Isso é derivado comparando o timestamp da atividade final do case (ex: 'Solicitação Aprovada', 'Solicitação Rejeitada') com a 'SlaTargetDate'.

O ID do Cliente é a referência exclusiva da entidade cliente no sistema de dados mestres. Enquanto o número da solicitação é o ID do case para o processo, o ID do Cliente vincula a atividade de onboarding a um cliente específico.

Este atributo permite analisar o histórico de onboarding de um único cliente, verificando, por exemplo, se ele passou por vários processos de onboarding ao longo do tempo. Também possibilita a junção de dados do processo com outros dados do cliente para uma visão de negócio mais abrangente.

Vincula o onboarding a uma entidade única de cliente, permitindo análises focadas no cliente e enriquecimento de dados.

Este ID é armazenado no registro do cliente ou da entidade legal no Fenergo e associado ao case de onboarding.

Quando o status final de uma solicitação é 'Rejeitado', este atributo fornece o motivo específico. Exemplos incluem 'Falha na Verificação de Antecedentes', 'Documentação Incompleta' ou 'Perfil de Alto Risco'.

Este é um atributo vital para a análise de causa raiz de solicitações malsucedidas. Suporta diretamente o dashboard 'Application Rework and Rejection' ao categorizar falhas, ajudando a empresa a identificar problemas comuns e implementar ações corretivas para melhorar a taxa de aprovação de primeira.

Fornece insights essenciais sobre por que as solicitações falham, permitindo análises de causa raiz para baixar as taxas de rejeição.

Normalmente encontrado em um código de motivo ou campo de observações associado ao status final de rejeição no workflow do case do Fenergo.

Este atributo especifica o país associado ao cliente, o que muitas vezes determina as regras regulatórias específicas e os fatores de risco aplicáveis ao processo de onboarding.

Analisar o processo por país permite comparações jurisdicionais de tempo de ciclo, níveis de risco e complexidade do processo. Ajuda a entender como as diferenças regionais impactam o desempenho operacional e a garantir a conformidade com as regulamentações locais.

Permite segmentar o processo por geografia, o que é essencial para analisar impactos regulatórios e o desempenho regional.

Esta informação faz parte dos dados mestres do cliente capturados durante o processo de solicitação e armazenados na entidade cliente no Fenergo.

Esta métrica conta as ocorrências da atividade 'Solicitação de Informação Adicional' para cada case. Uma contagem mais alta significa mais idas e vindas na comunicação, o que pode atrasar o processo e causar uma experiência ruim ao cliente.

Este atributo sustenta diretamente o KPI 'Cases com Solicitações de Info Adicional'. É usado para identificar solicitações com pedidos excessivos, o que pode apontar para problemas na coleta inicial de dados ou requisitos complexos. Analisar isso ajuda a otimizar a coleta de informações.

Quantifica o atrito do cliente e os atrasos no processo causados por informações iniciais incompletas, ajudando a melhorar a etapa de coleta de dados.

Esta é uma métrica calculada, derivada da contagem do número de eventos 'Solicitação de Informação Adicional' para cada ID de 'CustomerApplication'.

O Case Owner é o indivíduo ou grupo atribuído como responsável principal por um case de onboarding. Esta pessoa é geralmente a responsável pela sua conclusão bem-sucedida e dentro do prazo.

Este atributo ajuda a analisar a carga de trabalho e o desempenho no nível do gestor do case. Pode ser usado para verificar se certos owners têm tempos de ciclo mais longos ou taxas de rejeição mais altas, indicando potencialmente necessidades de treinamento ou desequilíbrios de recursos.

Identifica o responsável ou equipe pelo caso, permitindo analisar a performance dos gestores.

Este é geralmente um campo específico na entidade principal do case no Fenergo, indicando a atribuição do case.

O Tempo de Processamento (ou tempo ativo) é a duração calculada entre o início e o fim de uma única atividade. Representa o tempo em que alguém esteve realmente trabalhando na tarefa.

Essa métrica é a base da análise de desempenho. Ela é usada nos dashboards de análise de gargalos para mostrar quais atividades consomem mais tempo, permitindo focar as melhorias onde elas terão maior impacto.

Esta métrica calculada mede o tempo de trabalho ativo para cada atividade, o que é crucial para identificar gargalos de desempenho.

Calculado como a diferença entre 'EventEndTime' e 'EventStartTime' (Fim - Início).

Este atributo segmenta os clientes em diferentes categorias com base em sua estrutura jurídica ou relacionamento com a instituição financeira. Diferentes tipos de clientes costumam seguir caminhos de onboarding distintos, com complexidade e requisitos de due diligence variados.

Analisar o processo por Tipo de Cliente ajuda a identificar diferenças de desempenho entre os segmentos. É fundamental para o dashboard 'Application Source & Type Efficiency' comparar tempos de ciclo e taxas de aprovação, levando a melhorias de processo personalizadas.

Permite comparar a performance entre diferentes perfis de clientes, que costumam ter complexidades e SLAs distintos.

Esta informação é geralmente armazenada na entidade do cliente no Fenergo e vinculada ao case de solicitação.